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研究团队推出基于Agent的无导数优化求解器及基准NextEval
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AI 综述
2026年10月28日，研究团队在arXiv发布成果，推出基于Agent的无导数优化求解器NextEval，并同步推出了配套评估协议NextEval Bench。该求解器将LLM Agent与数值环境相结合，用于指导评估采样点的序列化选择。整个系统由LLM负责调度数值工具、配置参数以及分配评估预算。针对低维无导数优化（DFO）问题的测试结果显示，NextEval求解器的函数评估效率已超越现有的SOTA基线。
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最新进展10月28日 12:00
研究团队推出基于Agent的无导数优化求解器与基准NextEval，测试效率超越现有SOTA。报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月28日
- arXiv 机器学习NextEval：基于 Agent 的无导数优化求解器与基准测试
研究团队推出基于 Agent 的无导数优化求解器 NextEval，结合 LLM Agent 与数值环境以指导评估采样点的序列化选择。系统由 LLM 负责调度数值工具、配置参数并分配评估预算，同时配套推出了评估协议 NextEval Bench。在低维 DFO 问题上的测试显示，NextEval 求解器的函数评估效率超越了现有 SOTA 基线。
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